トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 3235

[Andrey Dik]

ベーシックのファンたちは「ベーシストも重要だ！」とプラカードを振り始めるだろう。

そして、イーラスタはすでに手を振っている......。

[Renat Akhtyamov]

何年も前からウェブサイトに掲載されているのに、なぜ悩むんだ？

ー自動売買システムのーMQL5 ーー

//このスレッドしか読まないのか？;)

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:
Google onnx。

ありがとう。

多くの標準関数がサポートされているが、自作関数はサポートされていないというのが正しい理解でしたか？

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

ありがとう。

多くの標準関数がサポートされているが、自作関数はサポートされていないということでよろしいでしょうか？

ゼロからグーグル（またはCHATGPTit）onnx。私はAIの代用にはなりません。

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:
ゼロからグーグル（またはCHATGRTit）onnx。AIの代わりにはなりません。

ChatGPT：

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ONNX（Open Neural Network Exchange）はディープラーニングのモデル交換フォーマットで、異なるディープラーニングフレームワークやツール間でモデルを保存・転送するために設計されています。ONNXの背後にある主なアイデアは、それらがどのように作成されたかに関係なく、モデルを表現するための共通のフォーマットを提供することです。

ONNXは、任意のカスタム関数やコードを保存するようには設計されていません。ONNXは、畳み込み、プーリング、アクティブ化などの標準的な深層学習操作でサポートされる層と操作で構成される計算グラフとして表現できるモデルを表現するように設計されている。

ディープラーニングモデルに統合し、ONNX形式で保存したいカスタム関数がある場合、ONNXがサポートする演算とレイヤーを使って関数を実装するか、計算グラフとして書き直す必要があるかもしれません。プログラミング言語で書かれたユーザーコードや関数は、標準的な操作を使ってこのグラフの一部として表現する必要があります。

"

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

ChatGPT：

"
ONNX (Open Neural Network Exchange) is a deep learning model exchange format that is designed to store and transfer models between different deep learning frameworks and tools.The main idea behind ONNX is to provide a common format for representing models, regardless of how they were created.

ONNXは、任意のカスタム関数やコードを保存するようには設計されていません。ONNXは、畳み込み、プーリング、アクティブ化などの標準的な深層学習操作でサポートされる層と操作で構成される計算グラフとして表現できるモデルを表現するように設計されている。

ディープラーニングモデルに統合し、ONNX形式で保存したいカスタム関数がある場合、ONNXがサポートする演算とレイヤーを使って関数を実装するか、計算グラフとして書き直す必要があるかもしれません。User code or functions written in a programming language should be represented as part of this graph using standard operations.

"

ー指数移動平均(εEMA)をーONNXフォーマットへのーにーにーONNX Python APIー

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. まず、ONNX API を使用して ONNX モデルを作成する必要があります。それから、EMA 計算をモデルに追加します。Python で EMA を計算する一つの方法は、Pandas ライブラリ

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を 使う ことです。 Python で EMA 計算を実装したら、ONNX API を使って Python コードを ONNX モデルに変換 することができます。

。

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以上が、EMAに関するご質問に対するAIの回答の始まりです。改めて、人間の頭脳を作ることからAIに切り替えることを強く勧める。

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

指数移動平均(EMA)をONNXフォーマットに変換するには、ONNX Python APIを使用します。

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. ー ONNX API をー をー をーー次にー EMA のー計算をーPython で EMA を計算する一つの方法は、Pandas ライブラリ

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を 使う ことです。 Python で EMA 計算を実装したら、ONNX API を使って Python コードを ONNX モデルに変換 することができます。 以下はPandasを使ったEMA計算のPythonコード例です：

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ータに関するータについてのータに関するータに関するータに関するータに関するー、ーもう一度ーもう一度ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

お利口ぶるな。私はライブラリーの関数に興味があるのではなく、自分で作った関数に興味があるのだ。そしてAIは、タンバリンがなければできないという答えをくれた。

答えたくないのなら、胆汁を詰まらせるより黙っていた方がいい。

超有害な枝だ。

[mytarmailS]

)))

彼は美しい

[Maxim Dmitrievsky]

すべてがノードに行列演算子を持つグラフとして符号化されている。超自然的なものは何もない。各モデルには、この形式に変換したり戻したりする独自のパーサーがある。githubには、netronをベースにして、これらのグラフを視覚的に作成したり編集したりできるプログラムがある。

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

私はライブラリーの関数に興味があるのではなく、自分で作った関数に興味があるのだ。そしてAIは、タンバリンなしでは不可能だという答えをくれた。

答えたくないのなら、胆汁を喉に詰まらせるのではなく、黙っていた方がいい。

超有害な枝だ。

何かをしたい人は機会を探し、したくない人は理由を探している。

あなた自身がこのスレッドに酔いしれ、参加者に「自分の利益のために協力する」ことを強要しようとしている。